Job Developers in Transition: A Study of Informal and Nonformal Job Skills Training of Job Developers in Nonprofit Organizations in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Job Developers have complex and demanding jobs that require balancing the needs of organizations, employers, and job seekers. Job Developers must meet new employers and potential employees every day, earn their trust, and learn their needs. A common role Job Developers play is helping people find jobs and helping employers find employees. Job Developers attempt to learn what employers and job seekers need and what each can offer to match the right applicants to the right employers.Competent Job Developers must have organization, research, marketing, selling, communication, and negotiation skills. Job development has become a high growth occupation. Because the nature of their jobs changes constantly, Job Developers must also stays updated on employment trends and labor market information. While these changes provide opportunities for practitioners to expand their roles, they also impose increased demands and challenges to build their skills and capacity to perform their jobs. The job developer profession (also known as employment specialist) is a recently new concept in the nonprofit sector. Job Developers' potential as advocates for the unemployed, those with disabilities, and new immigrants is fundamental in today's competitive job market and in the context of equitable opportunity for employment. Informal and nonformal learning are well-recognized and well-used in the job development field. Job Developers rely on informal and nonformal learning for professional development and occupational autonomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».